雨课堂学堂在线学堂云《模式识别（天津科技）》单元测试考核答案

第1题判别域代数界面方程法属于()。A无监督分类B有监督分类C统计模式识别方法D句法模式识别方法第2题聚类分析算法属于()A无监督分类B有监督分类C统计模式识别方法D句法模式识别方法第3题特征数量越多越有利于分类。()第4题特征在统计模式识别方式中,通常用矢量表示,称之为特征矢量。()第5题模式识别系统的主要环节:特征提取,特征选择,学习和训练,分类识别。()第6题模式:对客体(研究对象)特征的描述(定量的或结构的描述),是取自客观世界的某一样本的测量值的集合。()第7题模式识别四个空间:对象空间,模式空间,特征空间,类型空间。()第8题具有某些共同特征的模式集合称为:模式类。()第9题转换特征空间到类型空间时进行的操作称为:类型判别。()第10题由模式空间到特征空间的变换与选择可以称为:特征提取和特征选择。()第11题模式空间通过特征提取或特征选择这一步骤得到特征空间。()第12题从客观世界(对象空间)到模式空间的过程称为模式采集。()第13题确定一个样本的类别属性(模式类)的过程叫作模式识别。()第14题模式识别的三大任务是模式采集,特征提取和特征选择,类型判别。()第15题样本是一个具体的研究(客观)对象。如患者,某人写的一个汉字,一幅图片等。()第1题感知器算法只适用于线性可分的情况;H-K算法线性可分、不可分都适用()第2题每一个训练模式都对解区提供一个约束,训练模式越多,解区的限制就越多,解区就越小,就越靠近解区的中心,解矢量就越可靠,由它构造的判别函数错分的可能性就越小。()第3题二次判别函数是一种常用的非线性判别函数,函数构造比较简单,适用面比线性判别函数要广。()第4题散度JD是根据类概率密度构造的可分性判据。()第5题Fisher准则函数,希望投影后,在一维空间中各类样本分得越开越好。()第6题感知器算法既适用于线性可分的情况,也适用于线性不可分的情况。()第7题位势函数分类法适用于线性可分及线性不可分的情况。()第8题每一个训练模式都对解区提供一个约束,训练模式越多,由它构造的判别函数错分的可能性就越小。()第9题感知器训练算法在有限次迭代后可以收敛到正确的解矢量的条件是:训练模式是线性可分的。()第10题判别函数的绝对值正比于到超平面的距离()第11题对于来自两类的一组模式,如果能用一个线性判别函数正确分类,则称他们是线性可分的。()第12题若ρk取得较小,收敛速度则较慢,若ρk取得较大,收敛速度加快,但当搜索接近极值点时,可能产生过调引起振荡。()第13题当ρk为常数时,梯度下降法的迭代公式与感知器训练算法是一致的。()第14题求解最佳权矢量的方法有:梯度法、违逆法和H-K算法。()第15题位势函数可以用于非线性和线性可分的情况。()第16题位势函数分类法具有()的特点。A可直接确定判决函数B不可直接确定判决函数C适用于线性分类D适用于非线性分类正确答案：ACD第17题Fisher线性判别函数的求解过程是将N维特征矢量投影在()中进行。A二维空间B一维空间CN-1维空间第18题梯度下降法常沿()A正梯度方向B负梯度方向C上梯度方向D下梯度方向3.5习题第1题似然比是类条件概密之反比,先验概率之正比()第2题贝叶斯估计的方法类似于贝叶斯决策,也需要定义损失函数。()第3题最小损失准则定理是指:使条件平均损失最小的判决也必然使总的平均损失最小。()第4题最小误判概率准则有如下几种等价的判决规则:后验概率形式,条件概率形式,似然比形式,条件概率的对数形式。()第5题特征个数越多越有利于分类()第6题最小误判概率准则是最小损失准则的特例()第7题基于最小错误率的贝叶斯决策规则可以采用不同的形式,下列能表达其决策规则的是()A后验概率B似然比C类条件概率D先验概率正确答案：ABC第8题贝叶斯决策理论中,决策者通常面临的基本选择是什么?()A决策树B决策边际C决策后验D决策动作第9题贝叶斯决策理论在医学诊断中的应用是一个经典例子。医生通常使用它来计算什么()A病人的年龄B疾病的先验概率C疾病的后验概率D病人的性别第10题在贝叶斯决策理论中,什么是“似然性”()A事件的先验概率B事件的条件概率C事件的边际概率D事件的后验概率第11题贝叶斯决策理论的一个关键概念是“先验概率”。这是指什么()A事件发生前的概率B事件发生后的概率C事件发生时的概率D事件从未发生的概率第12题贝叶斯决策理论的核心概念是什么()A随机性B条件概率C正态分布D熵第13题哪种类型的模式识别方法可以在没有标签的情况下对数据进行学习()A监督学习B非监督学习C半监督学习D有监督学习第14题什么是聚类?()A一种音乐风格B一种模式C将数据分组到相似的类别中的过程D一种图形设计第15题在模式识别中,什么是“特征”()A一种颜色B数据的某种性质或属性C音乐曲线D一种机器学习算法4.5习题第1题HCM算法的基础是误差平方和准则()第2题聚类算法的原理步骤中,取任意一个模式特征矢量作为第一个聚类中心。()第3题谱系聚类法在运行过程中,类心不断地被修正,模式类别被指定后还可以再进行改变。()第4题聚类分析可分为:按最小距离原则简单聚类方法、按最小距离原则进行两类合并的方法、依据准则函数动态聚类方法三大类。()第5题和的关系是()第6题判断分类好坏的一般标准是,类内距离小,类间距离大.()第7题对于相似测度,其相关系数为数据中心化后的矢量夹角正弦。()第8题马氏距离的定义为。()第9题欧式距离的计算公式为:()第10题聚类应用中假说检验主要是评估指定假说的有效性和可信度,以确定它们是否仅仅是由于随机性而产生的。()第11题为了推导出数据性质的一些假说,对数据集进行聚类分析。()第12题聚类分析中,常见的表示样本相似性的方法有()A距离测度B相似测度C匹配测度正确答案：ABC第13题特征量的类型包括()A物理量B次序量C名义量正确答案：ABC第14题以下哪个选项最能描述层次聚类法的基本思想?()A将所有数据逐个分类,逐步合并最相似的数据B将所有数据认为一类,逐步拆分最不相似的数据C将所有数据一次性分类,逐步拆分最不相似的数据D将所有数据一次性分类,逐步合并最相似的数据第15题聚类算法思想:计算模式特征矢量到聚类中心的距离并和门限T比较,决定归属该类或作为新的一类中心,这种算法通常选择()距离。A欧式距离B绝对值距离C切式距离D明式距离5.1习题第1题HOG特征主要用来描述图像的边缘信息。()第2题相比于传统方法,深度学习对计算资源的需求更小。()第3题朴素贝叶斯分类器对特征分布做出条件独立假设。()第4题深度学习不能很好地处理文本等非结构化数据。()第5题相比传统方法,深度学习更依赖大量训练数据。()第6题深度学习模型通过叠加多个抽象层次来处理语音数据。()第7题SIFT特征主要用于提取图像的颜色信息。()第8题深度学习可以端到端地完成从输入到输出的整个流程。()第9题传统方法只适用于结构化数据。()第10题朴素贝叶斯分类器假设特征之间独立。()第11题传统方法的一个局限是?()A训练时间长B不能增量学习C依赖专业领域知识D计算资源需求大第12题在医学图像分析中,深度学习可以提供哪个方面的帮助?()A减少图像存储需求B自动识别疾病C提高影像采集速度D简化医生操作第13题深度学习算法需要大量数据的一个重要原因是?()A提高模型泛化能力B降低过拟合风险C减少手动特征提取D简化网络结构第14题在语音识别任务中,深度学习模型通过建立不同抽象层次的表达,从而能够?()A提高计算速度B减少特征工程C提高系统效率D适应不同口音第15题传统方法与深度学习相比,其局限之一是?()A计算资源需求大B模型调优困难C依赖手动特征工程D学习速率慢第16题深度学习模型可以直接从图像数据中学习到?()A分类规则B人工特征C复杂特征D分类边界第17题对于复杂的数据,相比传统方法,深度学习的优势在于?()A更简单的流程B更少的数据需求C处理高维数据的能力更强D计算资源需求更低第18题在图像分类任务中,SIFT主要用于?()A提取边缘特征B提取纹理特征C提取关键点和局部特征D进行概率分类第19题在语音识别任务中,深度学习模型的哪个特点使其优于传统方法?()A需要手动提取语音特征B可以学习不同语音的发音特征C对少量样本也效果很好D不能处理不同语音类型5.2-5.3习题第1题以下哪种目标识别算法没有使用了兴趣区域(ROI)池化?()ASPP-NetBFastR-CNNCFasterR-CNNDR-CNN第2题目标检测的模型训练过程中,常用的正则化方法包括L1正则化、L2正则化等。()第3题目标检测的后处理步骤包括非极大值抑制、边界框回归等。()第4题目标检测的主要方法包括基于特征的方法、基于深度学习的方法等。()第5题图像分类的性能只取决于模型的深度和宽度。()第6题卷积神经网络()是图像分类中最常用的模型。()第7题目标检测中的SSD算法是一种基于深度学习的目标检测算法,其主要优点是速度快,准确率也相对较高。()第8题目标检测中的YOLO算法是一种实时目标检测算法,其主要优点是速度快,但准确率相对较低。()第9题目标检测中的RPN(RegionProposalNetwork)是一种用于生成候选区域的技术。()第10题目标检测的模型训练过程中,常用的批量大小为32。()第11题YOLO(YouOnlyLookOnce)算法是一种实时目标检测算法,其主要优点是速度快,但准确率相对较低。()第12题有些目标检测算法(例如SSD)提取了不同尺度的特征图来做检测,大尺度特征图可以用来检测小物体,而小尺度特征图检测大物体。()第13题目标检测的评价指标有哪些?()A精确率B召回率CF1分数DIOU正确答案：ABCD第14题目标检测的主要方法有哪些?()A基于特征的方法B基于深度学习的方法C基于模板匹配的方法D基于统计的方法正确答案：AB第15题与R-CNN相比,有关Fast-RCNN的说法正确的是哪些?()A可以把分类损失和边框精调的回归损失加在一起训练卷积神经网络,降低了Fast-RCNN的mAPB舍弃了R-CNN的多尺度池化,并且对全连接层矩阵相乘使用了SVD,提高了算法的速度C候选框的目标分类和边框精调都由卷积神经网络承担,这也提高了算法的速度DFast-RCNN将候选区域的特征获取和分类放在一个卷积神经网络正确答案：BCD第16题目标检测中最常用的算法是()AHaar特征和级联分类器BHOG特征和SVM分类器CFasterR-CNNDYOLO第17题什么是梯度下降?()A一种用于训练模型的优化算法B一种用于评估模型性能的指标C一种用于衡量模型预测结果与真实结果之间差异的指标D一种用于衡量模型参数第18题目标检测中最常用的模型是什么?()AFasterR-CNNBYOLOCSSDD以上都是第19题目标检测中的Anchor是什么?()A一种预定义的物体形状B一种预定义的物体大小C一种预定义的物体位置D一种预定义的物体类别第20题目标检测的主要任务是什么?()A识别图像中的物体B识别图像中的背景C识别图像中的行人D识别图像中的车辆第21题卷积神经网络中的优化器主要用于什么?()A特征提取B数据增强C数据预处理D数据分类第22题以下哪种技术可以用于目标检测?()A卷积神经网络B支持向量机C决策树D以上都是第23题以下哪种技术是计算机视觉的基础?()A机器学习B深度学习C图像处理D以上都是第24题计算机视觉的主要应用领域有哪些?()A自动驾驶B医学图像分析C人脸识别D所有以上都是第25题下面哪种目标检测算法候选框中的物体分类没有采用卷积神经网络?()AFasterR-CNNBYOLOv1CR-CNNDFastR-CNN5.4习题第1题IDF算法可以过滤掉常见词对分类任务的负面影响。()第2题CNN模型可以端到端地学习文本特征。()第3题相比CNN,传统机器学习模型更适合小规模数据集。()第4题相比CNN,传统机器学习模型更依赖手工特征。()第5题深度学习模型需要大量标注数据进行训练。()第6题CNN模型由于其黑盒性质,通常很难解释其预测的原因。()第7题CNN模型对计算资源的要求比较小,易于部署使用。()第8题卷积神经网络可以端到端地对文本进行特征学习和分类。()第9题在处理自然语言时,卷积操作可以提取文本中的词组特征。()第10题CNN模型可以自动学习文本的语义特征,而传统方法需要进行大量特征工程。()第11题在自然语言处理中,相比CNN模型,传统机器学习模型更适合处理()A小规模数据集B简单线性模式C语义关系复杂的任务D端到端学习正确答案：AB第12题在自然语言处理任务中,相比CNN模型,传统机器学习模型的优势在于()A对语义学习能力更强B对数据量要求更少C结果更加可解释D处理速度更快正确答案：CD第13题在NLP任务中,CNN用于提取文本的()特征A全局性B局部性C线性D离散第14题在自然语言处理中,卷积神经网络可以有效处理哪些问题()A机器翻译B情感分析C问答系统D以上都可以第15题在自然语言处理中,相比CNN,传统机器学习算法的局限在于()A对数据量要求大B缺乏上下文建模能力C训练速度慢D结果不可解释第16题在自然语言处理任务中,词袋模型的主要思想是()A忽略词序信息B加权词频C提取词性特征D降维词向量第17题在情感分析任务中,词袋模型的局限性在于()A丢失句法信息B丢失词序信息C向量稀疏D工程量大第18题在自然语言处理任务中,卷积层的主要作用是()A提取局部特征B降维C分类D清洗数据第19题CNN使用卷积核从句子中提取的特征主要包括()A词性B情感色彩C词组D词序5.5习题第1题MFCC包含语音的频谱特征。()第2题HMM可以直接对语音进行建模。()第3题嵌入式设备上更适合使用深度学习语音识别方法。()第4题传统语音识别方法易于部署。()第5题传统方法依赖手工设计的语音特征。()第6题科大讯飞的DFCNN把语音转化为二维图像进行处理。()第7题DNN是一种端到端的语音识别模型。()第8题GMM是一种动态语音建模方法。()第9题原始语音信号可以直接作为语音识别模型的输入。()第10题语音识别的输出是一段文字序列。()第11题下列哪种场景更适合使用传统语音识别方法?()A对识别速度要求高的场景B对准确率要求高的场景C服务器端识别与转写D嵌入式设备上使用第12题相比深度学习方法,传统语音识别的优势是?()A计算效率高B易部署C准确率高DA和B第13题DFCCN是由哪家公司提出的?()A百度B腾讯C阿里巴巴D科大讯飞第14题语音识别中的语言模型主要起到什么作用?()A将语音转换为文字B提供语法和词汇约束C消除噪音D特征提取第15题在语音识别中,对原始语音信号的预处理包括哪些?()A静音检测B去噪C特征提取D以上都包括E无5.6习题第1题稀疏自编码器的编码器和解码器通常使用哪种类型的神经网络?()A前馈神经网络B循环神经网络C自注意力神经网络D以上都是第2题变分自编码器如何引入变分参数?()A通过引入隐变量B通过引入先验分布C通过引入似然函数D通过引入解码器权重第3题自编码器在无监督学习中的应用有哪些?()A异常检测B图像生成C文本生成D以上全部第4题在自编码器中,我们通常使用哪种损失函数?()A均方误差损失函数B交叉损失函数CHinge损失函数D以上都是第5题在自编码器中,我们通常使用哪种方法来训练模型?()A梯度下降法B随机梯度下降法C牛顿法D以上都是第6题自编码器的目标函数通常是什么?()A最大化预测误差B最小化KL散度或R-squared值C最大化重构误差和最小化KL散度或R-squared值D以上都不是第7题自编码器的训练过程需要进行哪两个阶段?()A推断阶段和生成阶段B训练阶段和测试阶段C前向传播和反向传播D以上都不是第8题变分自编码器与普通自编码器的主要区别是什么?()A变分自编码器可以处理缺失数据B变分自编码器可以加入额外的噪声C变分自编码器使用变分推断来估计潜在表示D变分自编码器可以最大化重构误差第9题若将自编码器用做无监督学习的算法,它被用来做什么()A分类B回归C降维D生成模型第10题变分自编码器中的重构误差可以用来衡量模型的学习效果和泛化性能。()第11题在训练稀疏自编码器时,可以使用监督学习算法来优化编码器和解码器的权重矩阵。()第12题对抗学习是一种半监督学习方法,因为它仅使用部分标记数据进行模型训练,其余数据则为无标签数据。()第13题在对抗学习中,通常采用最大似然估计来训练模型。()第14题对抗学习是一种强化学习算法,旨在让攻击者和防御者进行互相博弈。()第15题无监督机器学习可以在没有标签数据的情况下进行训练。()第16题无监督机器学习是一种没有标签数据的学习方法。()第17题自编码器的编码器部分将输入数据压缩成低维表示,解码器部分将低维表示还原成原始数据。()第18题在训练深度自编码器时,可以使用概率图模型(如HMM)来进行解码。()第19题在深度自编码器中,隐藏层的神经元数量要少于输入层的神经元数量。()第20题去噪自编码器,在训练样本中加入随机噪声,重构的目标也是带有噪声的样本数据。()第21题VAE-GAN网络中,解码器可以看作是网络的生成模型。()第22题稀疏自编码器要保证隐藏神经元在大多数情况下是被抑制的状态。()第23题Auto-encoder的编码过程可以看作是:从“旧特征”表示中产生“新特征”表示的过程。()5.7习题第1题将小型农业机器人的碰撞预测算法轻量化,可以在不降低网络模型识别精度的情况下进一步提高网络模型的检测速度。()7第2题在ResNet18网络中,前几层残差块所提取的特征是图像中更基础、更通用的特征,而后几层残差块提取的是更抽象、更高层次的特征。()第3题在深度学习的模型里,由于每通过一层卷积就会产生一定数量的冗余特征图,所以卷积层越多,在特征提取过程中产生的冗余特征图也越多。()第4题自动驾驶需要多传感器信息的融合与人工智能技术的支撑。()第5题下面关于Ghost模块,正确的说法是哪些?()A具有良好的可移植性B可以作为即插即用组件来替换现有网络中的传统卷积层C使得网络模型更轻量化D已经过时了,因此不应该再使用它正确答案：ABC第6题PAAD网络包括哪几个功能模块?()A输入B特征提取C融合D输出正确答案：ABCD第7题在ResNet18网络中,后几层残差块提取的是图像中的什么特征?()A更抽象、更高层次的特征B频率特征C无用的特征D无法确定第8题关于小型农业机器人,下面的哪个说法是错误的?()A应该尽量轻型化B不需要搭载多种传感器C碰撞预测很重要D无法确定第9题对深度学习模型进行训练时,当原始的图像数量不足时可以通过哪些处理来对数据集进行扩充?()A沿X轴和Y轴翻转B进行图像平移、旋转与缩放C增加椒盐噪声D改变图像亮度、调节图像曝光度正确答案：ABCD第10题在检测金属表面是否存在凹坑时,在算法上要做哪些处理?()A扩张(膨胀)处理B差分计算C判断长宽比D确定阈值正确答案：ABCD第11题与双阶段目标检测算法相比,单阶段目标检测算法的特点是什么?()A结构简单B检测速度快C易于理解D没有生成候选区域。是通过主干网络获取不同尺度的特征图,利用回归方法直接获取目标的分类结果和位置信息第12题单阶段目标检测与双阶段目标检测算法的最大区别是什么()A单阶段检测算法结构简单B双阶段检测算法结构复杂C单阶段检测算法不生成候选区域D无法确定第13题人工目视不适于用来检测的情况是哪个?()A表面划痕B表面斑点C产品内部(不是外表面)缺陷D表面杂质第14题在对深度学习模型进行训练时,即使原始的图像数量不足,也一定不会影响识别的效果。()第15题人工目视用于金属表面缺陷的检测没有任何缺点。()第16题大多数的金属表面缺陷都可以很容易地被检测与识别出来。()第17题不良驾驶行为包括哪些?()A打电话B抽烟C疲劳驾驶D超速驾驶正确答案：ABCD第18题时间注意机制的目的是寻找视频中的什么?()A某种颜色B关键帧C突出区域D某种形状第19题在判断驾驶员是否疲劳时,我们发现除了眼部区域之外,还有哪个部位的变化也是非常明显的?()A嘴B头C手D耳第20题以下的哪种不良驾驶行为不能单靠某一帧的图像进行判别?()A打电话B疲劳C抽烟D未